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UniLife 软件体系结构设计文档

1. 项目概述

• 项目名称：UniLife 学生论坛平台
• 设计目标：构建一个面向大学生的集社交、学习资源管理、课程规划与 AI 辅助学习为一体的综合性论坛系统，具备良好的可扩展性、可维护性和高并发响应能力。

2. 架构设计原则

• 模块化：系统划分为多个功能清晰、职责单一的模块，便于维护与扩展。
• 前后端分离：使用 RESTful API 进行前后端通信，提高开发效率和系统灵活性。
• 高内聚低耦合：模块之间通信通过接口完成，避免强依赖。
• 可扩展性：为 AI 功能、个性化推荐等提供预留拓展接口。
• 安全性：用户权限管理、数据加密、操作审计等策略保障数据安全。

3. 系统架构模式与选择理由

3.1 架构模式：MVC 模式 + 客户端/服务器模式 + 发布/订阅模式

• ✅ MVC 模式（Model-View-Controller）

  • 用于组织后端服务的内部结构。
  • 后端采用 Controller - Service - Repository 三层结构，符合 MVC 设计思想。
  • Controller 负责处理请求和响应，Service 层承担业务逻辑，Repository 负责数据库交互，结构清晰，易于维护。

• ✅ 客户端/服务器模式（Client/Server）

  • 前端 Vue 应用作为客户端，后端 Spring Boot 应用作为服务器，二者通过 REST API 进行通信。
  • 前后端职责分离，支持并行开发和部署灵活性，结构典型符合 C/S 模式。

• ✅ 发布/订阅模式（Publish/Subscribe）

  • 系统中的通知功能采用发布/订阅模式。
  • 用户行为如发帖、评论、点赞、任务提醒等事件被发布后，通知模块订阅并推送相应消息（如站内信、提醒标记等）。
  • 可通过 Kafka 或 RabbitMQ 等消息中间件实现解耦通信与异步处理，提升系统响应能力。

3.2 架构模式优势

• 关注点分离：MVC 提高系统可维护性和可测试性。
• 开发协同效率高：C/S 模式支持前后端分离开发，提高并行开发效率。
• 高扩展性：发布/订阅模式便于异步通知机制和功能拓展（如将通知扩展为邮件、站内信等）。
• 性能优化能力强：通过异步事件处理减轻主业务压力，适应高并发场景。

4. 系统架构总览

4.1 技术选型

• 前端框架：Vue.js + Vite + pnpm + Element Plus
• 后端框架：Spring Boot (Java)
• 数据库：MySQL
• 缓存系统：Redis
• AI 支持：GPT-4 API / LLaMA2 13B（可选）
• 接口通信：REST API + gRPC（AI 流式通信）
• 部署方式：Docker 容器化，未来支持 Kubernetes 弹性扩展

4.2 逻辑架构图（简要说明）

[前端 UI] <-> [API 网关] <-> [认证服务 | 论坛服务 | 资源服务 | 日程服务 | AI 服务] <-> [数据库 / 缓存 / 对象存储]

5. 模块划分与职责

模块	主要职责
用户服务	注册/登录/权限认证/用户信息管理
论坛服务	发帖、评论、点赞、话题分类、私信功能（含历史记录、2分钟内撤回）
资源共享服务	上传/下载资料，资料分类、搜索、权限管理、人工审核
日程管理服务	课程表导入、日程整合、自定义提醒与修改
AI 辅助服务	生成学习计划、智能提醒、个性化推荐、GPT对话支持（gRPC流式接口）
通知服务	作业提醒、系统通知、点赞/回复消息通知（建议通过消息队列异步处理）
积分系统	行为打分、积分兑换、资源下载权限控制
管理后台服务	审核资源与帖子、用户管理与封禁
搜索服务	支持关键词搜索，课程、资源、帖子全局搜索（推荐使用 ElasticSearch）

6. 通信与数据流

• 前端通过 HTTP/HTTPS 与 API 网关通信
• 后端模块间采用 REST 或 RPC（gRPC）协议交互
• Redis 缓存热点数据
• 消息通知系统推荐采用 Kafka 或 RabbitMQ 解耦模块间消息

7. 数据存储结构概览

• MySQL：用户、帖子、评论、资源元数据、积分、日程等
• Redis：Token缓存、热门资源、课程提醒
• OSS：资源上传文件存储（PDF、PPT、ZIP 等）

8. 安全与权限设计

• 用户角色：游客、普通用户、管理员
• 所有管理员权限相同，无权限等级划分
• JWT Token 进行身份认证
• RBAC 权限控制
• 日志记录所有敏感操作

9. 部署架构（初期）

• 后端单体服务运行于 Docker 容器
• Nginx 反向代理并负载均衡
• 前端由 Nginx 提供静态服务
• AI 模块调用第三方 GPT API 或本地部署模型（gRPC）

10. 可扩展与演化方向

• 服务拆分为独立微服务
• 搜索系统引入 ElasticSearch
• 使用 Kafka 实现通知和任务调度解耦
• AI 服务升级为自主模型训练与部署

11. 设计思考说明

11.1 私信系统设计建议

• 建议采用 WebSocket 实现实时通信，结合 Redis 存储会话状态，MySQL 持久化聊天记录

11.2 AI 模块设计建议

• 推荐前期使用 GPT-4 API 提供对话与推荐功能；长期可将 LLaMA2 本地化部署，通过 gRPC 提供流式学习建议与任务规划接口

11.3 搜索系统建议

• 推荐使用 ElasticSearch 实现全文检索，支持关键词模糊匹配、标签过滤、结果高亮等高级功能，提升搜索体验

11.4 积分系统建议

• 建议制定如下规则：发帖+2分，上传资料+5分，评论+1分；下载资源需 5-20 积分不等，帖子置顶需 30 积分等，便于引导用户行为。

12. UML 架构图建议模型

• 用例图：展示不同角色可访问的功能模块
• 组件图：描述系统模块划分与接口依赖
• 部署图：说明各模块运行在哪些物理/虚拟节点上
• 顺序图（可选）：如 AI 计划生成流程、消息通知流程等交互细节

13. 结语

本设计文档为 UniLife 项目的体系结构设计版本，依据当前需求分析形成。在开发推进过程中，系统结构将持续优化，确保系统稳定、高效、可维护与可扩展。